ai研究论文排名

新加坡人工智能专业大学推荐的学校包括新加坡国立大学，南洋理工大学，一个世界排名11，另外一个世界排名低59

基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：080717T

培养目标

培养目标

专业定义 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。例如：人脸识别技术，语音识别技术、基于用户兴趣的智能算法推荐技术。 课程体系 《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。 就业方向 实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

职业能力要求

职业能力要求

专业教学主要内容

专业教学主要内容

《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》

专业（技能）方向

专业（技能）方向

实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

职业资格证书举例

职业资格证书举例

继续学习专业举例

就业方向

就业方向

对应职业（岗位）

对应职业（岗位）

人工智能现在正在逐步发展，政府工作报告指出，要加强新一代人工智能的研发，将人工智能应用到教育、养老、文化等领域，而且科技部部长说正在发布人工智能的指南，将全面支持人工智能的发展，所以人工智能对理科来说是一个不错的专业。

人工智能能够被集成到现有工艺中，对工艺进行改进和规模化，大大降低成本。AI近年来正经历快速发展阶段，应用已渗入各个领域。AI让计算机能够比人类更准更快地分析和学习信息，从药物发现到逻辑学，几乎所有产业部门均因AI大大提高了效率和能力，报告估计，在2035年之前，AI将为英国经济带来8140亿美元的产值，其年产值在国民生产总值中的比例将由现在的增加到。

英国政府10月15日在官网发布了一份关于人工智能(AI)发展潜力的深度报告，对英国如何最大程度地发展这一革命性重大技术提出综合建议。这份题为《发展英国人工智能产业》的报告，由英国的数字、文化、传媒与体育部，以及商业、能源和工业战略部两大部门联合撰写，邀请著名计算机科学家达梅·温迪·霍尔与杰罗姆·佩森蒂执笔。

报告建议，英国政府应该加大对AI的研发投入、加强大数据的管理和共享、培训更多AI人才，确保英国在AI领域处于世界领导者行列。

力图保持领先地位

报告认为，英国在AI领域已经取得先机，处于世界领先地位，但国际竞争激烈，政府必须采取行动确保这一地位，甚至将英国变成研发和应用AI技术的“世界之最”。

AI和计算机之父阿兰·图灵来自英国，英国可谓是AI的发源地，优势自不必说，多年来对AI研发投入已经形成一套独有机制。英国工程和物理科学委员会(EPSRC)已经对143个科学项目进行研发拨款，目的是研发出智能技术和系统，其跨学科研究体系有助于AI工具和技术满足伦理和应用需求。

2015年，EPSRC联合剑桥、爱丁堡、牛津、华威与伦敦大学学院这5所英国名校一起，出资4200万美元成立了阿兰·图灵研究所，研究AI在国防安全、健康、计算技术、数据中心工程，以及金融和智能城市等领域的应用，并帮助培训新一代数据科学家。此外，英国还建立了阿兰数据研究集团、开放数据研究所、国家数据创新中心和皇家统计协会数据科学分部等，在AI的一些关键研究领域取得突破性进展。

据称，在2011年至2015年间，英国AI领域的科研论文发表达到一万篇，不及中国、美国和日本，排名第四，因此英国需要进一步加强投入，提高竞争力。报告建议，英国应该将阿兰·图灵研究所变成国家级研究所，开展AI与数据科学的深入研究；各大学应该加快AI的知识产权转化；加强各机构协作，提高AI计算能力。

提高数据开放程度

AI的发展，除了算法，最重要的是数据来源。报告认为，英国还必须增加数据开放程度，让研究人员更容易获得各产业的相关数据。

虽然2012年成立的开放数据研究所已经拥有了全球化数据网络，银行业、农业和体育等数百家企业的数据可在研究所公开获取，但这远远不够，还需更多企业参与进来，与AI研发人员共享数据。另外，这些数据还需转换成可被机器识别的标准格式，以便更容易分享。

不过，因为隐私、安全、商业利益等因素，大量数据无法被公开，阻碍了科学家们为这些产业开发高价值的AI新应用程序。为促进这些敏感数据的分享，报告建议建立一套完整的信任机制，保障数据提供者的保密需求。报告认为，政府制定数据信托程序，设计框架流程和协议内容，既保证数据交换的安全性，又满足AI研发者与数据提供者的双方需求。

加大AI教育投入

技术发展离不开人才，AI研发也如此。报告认为，AI技能专家目前在英国非常短缺，为此，需要从高级人才和较底层的实用技术人才等多方面着手培养。

报告建议，企业加大投入建立AI本科人才的培养程序；鼓励现有本科人才继续深造，通过一年期学习，将计算机和数据科学以外的人才培养成AI领域的研究生，比如让生物医学专业毕业的本科生，通过一年集中学习AI研发技术，专注于研发医学相关AI应用；吸引不同学科背景的研究生，到著名大学学习，为AI领域培养大批博士和博士后人才；开展网络课程教学，为AI培育技术性劳动人才；在阿兰·图灵研究所下设图灵AI工作伙伴，吸引全世界最好的AI人才，投入巨资让他们在英国潜心研究。

新加坡的人工智能专业大学，在世界上排名靠前的。推荐这两所公立大学新加坡国立大学和新加坡南洋理工大学。